图像分割质量评价的二型模糊集方法  

Evaluation of image segmentation based on type-2 fuzzy sets

作　　者：邓廷权[1] 焦颖颖[1] 

机构地区：[1]哈尔滨工程大学理学院,哈尔滨150001

出　　处：《计算机工程与应用》2011年第32期217-220,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金No.10771043;哈尔滨工程大学水下水下智能机器人技术国防科技重点实验室基金(No.002010260730);黑龙江省普通高等学校青年学术骨干支持计划(No.1151G076)~~

摘　　要：图像分割质量的评价是图像分割技术和算法研究的重要环节,在图像分析和计算机视觉中有着重要应用。依据二型模糊集在不精确性描述方面的独特优势,提出一种图像分割评判指标的二型模糊集表示方法,引入两种二型模糊集的模糊性度量作为图像分割质量的评判标准,构建图像分割质量评价模型。模拟实验验证了该模型的有效性和实用性。Evaluation for quality of image segmentation is an essential stage and has been extensively studied in image analysis and computer vision.In view of advantages of type-2 fuzzy sets in describing inaccuracy of objects, criteria for image segmentation evaluation are characterized by using type-2 fuzzy sets.Two kinds of fuzzy metric of type-2 fuzzy sets are introduced and a model is established to evaluate quality of image segmentation.Simulated experiments show the validity and practicability of the proposed model.

关 键 词：图像分割评价 客观性 二型模糊集 模糊性度量 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]